基于關(guān)聯(lián)分析的“攜號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)”政策的用戶意向調(diào)查

羅培韜

2018年3月5日，第十三屆全國(guó)人民代表大會(huì)第一次會(huì)議在人民大會(huì)堂開幕。政府工作報(bào)告送出“大禮包”，其中之一就是取消流量漫游費(fèi)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流量資費(fèi)年內(nèi)至少降低30%。這一承諾在會(huì)內(nèi)會(huì)外贏得一片叫好。三大電信運(yùn)營(yíng)商也先后回應(yīng)，全力以赴、抓緊推進(jìn)。提速降費(fèi)的實(shí)在舉措，將給公眾帶來更多獲得感。我們應(yīng)該看到，提速降費(fèi)是中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)大潮推動(dòng)下的必然選擇。

本次市場(chǎng)調(diào)查從“提速降費(fèi)”這一時(shí)政熱點(diǎn)問題出發(fā)，以中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信三大運(yùn)營(yíng)商的用戶為調(diào)查對(duì)象，運(yùn)用抽樣技術(shù)、問卷調(diào)查和訪問、統(tǒng)計(jì)描述和推斷等數(shù)據(jù)收集和分析方法，統(tǒng)計(jì)目前三大運(yùn)營(yíng)商之間用戶的使用情況和變更情況，探尋用戶的變更原因，了解用戶的變更意愿，挖掘用戶的潛在需求，為三大運(yùn)營(yíng)商在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中如何緊跟國(guó)家政策、把握機(jī)遇、揚(yáng)長(zhǎng)避短、留住舊戶、吸引新戶提供合理的意見和建議，讓運(yùn)營(yíng)商和用戶都成為加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)和制造強(qiáng)國(guó)時(shí)代下的受益者。

（一）調(diào)查對(duì)象：中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信三大運(yùn)營(yíng)商的全國(guó)4G用戶，其中以東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)用戶為主，以與其一階鄰接和二階鄰接的其他經(jīng)濟(jì)區(qū)用戶為輔。

（二）調(diào)查時(shí)間：從2017年3月5日至2017年3月31日共歷時(shí)27天。

（三）調(diào)查范圍：東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)以及與其一階鄰接和二階鄰接的其他六大經(jīng)濟(jì)區(qū)，分別包括北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)、東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)。

（四）調(diào)查內(nèi)容：此次市場(chǎng)調(diào)查的內(nèi)容主要分6部分：第一部分為用戶的基本信息，包括性別、年齡、所屬運(yùn)營(yíng)商;第二部分為用戶的變更意愿，包括是否變更、如何變更、變更原因;第三部分為用戶對(duì)其他運(yùn)營(yíng)商的看法，包括是否了解其他運(yùn)營(yíng)商套餐資費(fèi)、對(duì)各運(yùn)營(yíng)商優(yōu)惠活動(dòng)的了解途徑偏好、各運(yùn)營(yíng)商優(yōu)惠套餐對(duì)用戶變更意愿的影響;第四部分為攜號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)政策對(duì)用戶變更意愿的影響;第五部分為用戶套餐使用情況和看法，包括用戶的每月套餐資費(fèi)、用戶最看重的套餐內(nèi)容;第六部分為用戶對(duì)提速降費(fèi)政策的看法。

關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析是指從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中挖掘變量之間有趣關(guān)系的一種數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)方法。數(shù)據(jù)挖掘的案例中有沃爾瑪發(fā)現(xiàn)購(gòu)買尿布的顧客通常也會(huì)購(gòu)買啤酒，于是把啤酒和尿布捆綁銷售同時(shí)提高了兩者的銷量的案例。

在關(guān)聯(lián)分析中主要要以下基本概念：

1.事務(wù)庫(kù)：顧客購(gòu)買商品的行為的記錄。

2.事務(wù)：事務(wù)庫(kù)的每一條記錄被稱為一筆事務(wù)。

3.項(xiàng)集：包含0個(gè)或者多個(gè)項(xiàng)的集合稱為項(xiàng)集。

4.支持度：包含項(xiàng)集的事務(wù)在所有事務(wù)中所占的比例。

5.頻繁項(xiàng)集：如果我們對(duì)項(xiàng)目集的支持度設(shè)定一個(gè)最小閾值，那么所有支持度大于這個(gè)閾值的項(xiàng)集就是頻繁項(xiàng)集。

6.置信度：表示使用包含A的事務(wù)中同時(shí)包含B事務(wù)的比例，即同時(shí)包含A和B的事務(wù)占包含A事務(wù)的比例。公式表達(dá)：

（1）

7.提升度：表示“包含A的事務(wù)中同時(shí)包含B事務(wù)的比例”與“包含B事務(wù)的比例”的比值。公式表達(dá)：

（2）

另外一般來說提升度超過1才認(rèn)為是有關(guān)聯(lián)，并且提升度越大說明關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。

關(guān)聯(lián)分析中，關(guān)于生成頻繁項(xiàng)是一個(gè)難點(diǎn)。最簡(jiǎn)單的暴力搜索，在排除空集的前提下，那么一個(gè)保護(hù)有k個(gè)項(xiàng)的數(shù)據(jù)集可能產(chǎn)生個(gè)頻繁項(xiàng)，這是一個(gè)這是一個(gè)指數(shù)階的算法，隨著k值的增大，計(jì)算量十分之大，所以采用apriori算法能夠提升它的速度。

Apriori算法

Apriori算法是一種用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Association rule mining）的代表性算法，它同樣位居十大數(shù)據(jù)挖掘算法之列。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)非常重要的研究方向，也是一個(gè)由來已久的話題，它的主要任務(wù)就是設(shè)法發(fā)現(xiàn)事物之間的內(nèi)在聯(lián)系。

在這里我們將所有收回的問卷作為事務(wù)庫(kù)，那么每一份問卷則被稱為一筆事務(wù)，項(xiàng)集就是問卷中問題的選項(xiàng)的各種組合的集合。我們問卷共收回大約650份問卷，支持度設(shè)置為0.3，即出現(xiàn)次數(shù)大于195的才認(rèn)為是頻繁項(xiàng)，將置信度設(shè)置為0.9，并篩選出支大于1的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

從分析結(jié)果看，主要分為“流量”和“沒有意愿”這兩個(gè)關(guān)鍵詞，因?yàn)椤霸际謾C(jī)聯(lián)系人較多，不易變更”以及“綁定手機(jī)號(hào)，修改麻煩”這兩個(gè)原因，將會(huì)導(dǎo)致當(dāng)前用戶沒有意愿會(huì)轉(zhuǎn)網(wǎng)，該置信度均達(dá)到100%。所以，攻克手機(jī)號(hào)綁定和手機(jī)通信記錄備份的相關(guān)技術(shù)難題顯得尤為關(guān)鍵。

其次，實(shí)行攜號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)政策以后可能會(huì)轉(zhuǎn)網(wǎng)的用戶，目前來看，普遍沒有意愿更換運(yùn)營(yíng)商，這個(gè)置信度達(dá)到了93.20%。所以，這部分用戶我們可以稱其為潛在客戶，查詢其支持度為44.92%，也就是說同時(shí)選這兩項(xiàng)的人占這次調(diào)查的人數(shù)的45%。那么，我們有理由推測(cè)，若推行攜號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)，潛在客戶數(shù)量還是很多的。

另一個(gè)值得關(guān)注的點(diǎn)就是流量，分析中顯示，選擇了“若攜號(hào)轉(zhuǎn)網(wǎng)政策實(shí)施會(huì)轉(zhuǎn)網(wǎng)”，“惠民政策，絕對(duì)支持選項(xiàng)”以及“綁定手機(jī)號(hào)，修改麻煩的人”分別以置信度約為91.8%，90.36%，90.82%選了流量這個(gè)選項(xiàng)。這說明若運(yùn)營(yíng)商若想留住用戶，推出具有吸引力的流量套餐對(duì)于留住用戶有很大的作用，這一點(diǎn)在90后群體尤為明顯，其置信度顯示為93.7%。

在多項(xiàng)集對(duì)多項(xiàng)集的關(guān)聯(lián)中，第三條結(jié)果可以認(rèn)為“綁定手機(jī)號(hào)，修改麻煩”的中國(guó)移動(dòng)用戶，目前沒有意愿更換運(yùn)營(yíng)商，并且看重運(yùn)營(yíng)商的是流量這一項(xiàng)業(yè)務(wù)。